基于數(shù)學(xué)模型的內(nèi)燃機(jī)燃燒信號(hào)提取方法研究

劉會(huì)彩

摘要： 為提高內(nèi)燃機(jī)燃燒信號(hào)提取精度，引入數(shù)學(xué)模型，開展對(duì)內(nèi)燃機(jī)燃燒信號(hào)提取方法的設(shè)計(jì)研究。通過基于數(shù)學(xué)模型的燃燒信號(hào)采樣點(diǎn)離散處理、基于廣義維數(shù)的特征信號(hào)重組，提出一種全新的提取方法。通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明，設(shè)計(jì)的提取方法與基于MEEMD-HHT的提取方法相比，得出的結(jié)果更接近實(shí)際值，可以有效提高內(nèi)燃機(jī)燃燒過程中信號(hào)的提取精度，為后續(xù)內(nèi)燃機(jī)運(yùn)行監(jiān)測(cè)提供可靠技術(shù)條件。

Abstract： In order to improve the extraction accuracy of combustion signal of internal combustion engine， a mathematical model was introduced to design and study the extraction method of combustion signal of internal combustion engine. A new extraction method was proposed by discrete processing of sampling points of combustion signals based on mathematical model and recombination of characteristic signals based on generalized dimension. Through comparative experiments， it is proved that compared with the extraction method based on MEEMD-HHT， the results obtained by the designed extraction method are closer to the actual value. It can effectively improve the signal extraction accuracy of internal combustion engine and provide reliable technical conditions for subsequent monitoring of internal combustion engine.

關(guān)鍵詞： 數(shù)學(xué)模型;內(nèi)燃機(jī);燃燒信號(hào);提取方法

Key words： mathematical model;the internal combustion engine;combustion signal;extraction method

中圖分類號(hào)：TK401????????????????????????????????????? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A?????????????????????????????? ?? 文章編號(hào)：1674-957X（2021）21-0029-02

0? 引言

內(nèi)燃機(jī)屬于一種典型的柴油機(jī)設(shè)備，此種設(shè)備在使用中具有運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜的特點(diǎn)，正因如此，使得內(nèi)燃機(jī)在運(yùn)行時(shí)存在較多的振動(dòng)激勵(lì)源，從而導(dǎo)致內(nèi)燃機(jī)燃燒信號(hào)的頻率分布范圍較廣。針對(duì)此種信號(hào)，倘若前端采用直接測(cè)量的方式進(jìn)行信號(hào)獲取，此時(shí)捕獲到的燃燒信號(hào)具有不平穩(wěn)特點(diǎn)，而此種非平穩(wěn)類型的燃燒信號(hào)在實(shí)際應(yīng)用中的價(jià)值相對(duì)較低。目前，大部分獲取的燃燒信號(hào)均用于內(nèi)燃機(jī)故障診斷方面，在完成信號(hào)的采集后，使用某種既定的手段，進(jìn)行信號(hào)特征的分析，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)燃機(jī)運(yùn)行故障的事前預(yù)測(cè)[1]?？梢酝ㄟ^提取內(nèi)燃機(jī)燃燒信號(hào)，對(duì)信號(hào)的表達(dá)方式進(jìn)行及時(shí)監(jiān)控，可以有效確保內(nèi)燃機(jī)設(shè)備的運(yùn)行保持一種相對(duì)平穩(wěn)的狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備故障的研判以及節(jié)能控制和排放量控制。本文利用數(shù)學(xué)模型對(duì)信號(hào)采樣點(diǎn)進(jìn)行分解處理獲取燃燒信號(hào)，通過均值次數(shù)計(jì)算的方式添加定幅值的噪聲，以此得出信號(hào)采樣點(diǎn)分量均值，實(shí)現(xiàn)燃燒信號(hào)采樣點(diǎn)的離散化處理。采用盒計(jì)數(shù)法完成維度重疊信號(hào)篩查，對(duì)特征信號(hào)進(jìn)行拆分與重組，最終完成信號(hào)的提取，可以有效提高內(nèi)燃機(jī)燃燒過程中信號(hào)的提取精度。

1? 基于數(shù)學(xué)模型的內(nèi)燃機(jī)燃燒信號(hào)提取方法

1.1 基于數(shù)學(xué)模型的燃燒信號(hào)采樣點(diǎn)離散處理

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)燃機(jī)燃燒信號(hào)中價(jià)值性信息的提取，在此次研究中，引進(jìn)數(shù)學(xué)模型，采用對(duì)信號(hào)采樣點(diǎn)進(jìn)行離散化處理的方式，獲取內(nèi)燃機(jī)在運(yùn)行時(shí)的多維度信號(hào)。傳統(tǒng)的采樣點(diǎn)處理方法為EMD法，即在采樣或獲取信號(hào)時(shí)，通過保持采樣點(diǎn)的連續(xù)性實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的連續(xù)化處理[2]。但此種采樣方式會(huì)導(dǎo)致獲取的燃燒信號(hào)存在大量重疊區(qū)域，甚至是十分嚴(yán)重的模態(tài)混搭，而在本章研究中提出的數(shù)學(xué)模型可以通過對(duì)采樣點(diǎn)的分解處理，在獲取的信號(hào)中插入高斯白噪聲，使燃燒信號(hào)在不同維度上呈現(xiàn)一種間斷性特點(diǎn)，從而確保獲取的燃燒信號(hào)具有后續(xù)分析價(jià)值。上文提出內(nèi)容的具體操作步驟如下：

按照EDM法進(jìn)行燃燒信號(hào)采樣點(diǎn)的確定，對(duì)采樣的總數(shù)進(jìn)行均值次數(shù)計(jì)算，得到一個(gè)給定的采樣M值。對(duì)M值進(jìn)行初始化處理，并在初始化的過程中，在信號(hào)內(nèi)插入高斯白噪聲，噪聲幅度表示為m，對(duì)應(yīng)m的值設(shè)定為1.0。將初始化后的M個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行空間劃分，即對(duì)每個(gè)固定取值點(diǎn)進(jìn)行m次數(shù)的分解[3]。將具有定幅值的噪聲添加到指定維度的燃燒信號(hào)上，此時(shí)，可將攜帶高斯白噪聲的燃燒信號(hào)使用數(shù)學(xué)模型表示，表達(dá)式如下：

公式（1）中：xm（t）表示為攜帶高斯白噪聲的內(nèi)燃機(jī)燃燒信號(hào)數(shù)學(xué)表達(dá)式;x（t）表示為內(nèi)燃機(jī)燃燒原始信號(hào);

nm（t）表示為添加白噪聲的次數(shù)。在完成對(duì)采樣點(diǎn)信號(hào)的集中處理后，使用數(shù)學(xué)模型中的線性輔助離散處理法，對(duì)xm（t）進(jìn)行采樣，得到一個(gè)針對(duì)燃燒信號(hào)的分量信息，將對(duì)應(yīng)的分量信息表示為cm，n，其中n的取值在[1～N]范圍內(nèi)。倘若在采樣過程中，存在m

如下：

公式（2）中：y表示為離散后的內(nèi)燃機(jī)燃燒信號(hào)采樣點(diǎn)。按照此種方式，輸出采樣點(diǎn)集合，實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)燃機(jī)燃燒信號(hào)采樣點(diǎn)的離散化處理。

1.2 基于廣義維數(shù)的特征信號(hào)重組

在完成對(duì)內(nèi)燃機(jī)燃燒信號(hào)采樣點(diǎn)的離散化處理后，通過控制對(duì)接終端通信設(shè)備，對(duì)不同維度下的內(nèi)燃機(jī)燃燒特征信號(hào)進(jìn)行獲取[4]，具體如圖1所示。

根據(jù)圖1可知，利用加權(quán)平均法可以有效完成形態(tài)濾渡。通過計(jì)算獲取的特征信號(hào)加權(quán)平均值，利用數(shù)學(xué)模型的方式進(jìn)行特征信號(hào)提取。考慮到此時(shí)提取的信號(hào)屬于多維度信號(hào)，信號(hào)中不僅攜帶噪聲，同時(shí)也存在維度上的重疊，因此，需要基于廣義維度數(shù)，對(duì)特征信號(hào)進(jìn)行拆分與重組。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)多維度信號(hào)的有效描述，引進(jìn)盒計(jì)數(shù)法，通過對(duì)維度的簡(jiǎn)單分域，進(jìn)行維度重疊信號(hào)的篩查。此過程的計(jì)算表達(dá)式如下：

公式（3）中：Kq（ε）表示為在q維度下，采樣信號(hào)ε的重疊范圍;i表示為采樣行為發(fā)生次數(shù);P表示為信號(hào)的廣義維數(shù);q表示為重疊信號(hào)維度。當(dāng)q=0時(shí)，此時(shí)在廣義維數(shù)下，分母值為-1，可以認(rèn)為此時(shí)計(jì)算得到的Kq（ε）值<0，即獲取的燃燒信號(hào)無重疊，直接對(duì)接不同維度下的采樣信號(hào)即可生成連續(xù)的燃燒信號(hào);當(dāng)q=1時(shí)，分母值為0，采樣結(jié)果無意義;當(dāng)q>1時(shí)，可以認(rèn)為此時(shí)計(jì)算得到的Kq（ε）值>0，按照計(jì)算得到的重疊值進(jìn)行信號(hào)篩查，并刪除其中的噪聲信號(hào)，對(duì)接不同維數(shù)下的信號(hào)值，使獲取的信號(hào)呈現(xiàn)連續(xù)性特點(diǎn)，即可認(rèn)為完成對(duì)信號(hào)的提取。綜上所述，完成基于數(shù)學(xué)模型的內(nèi)燃機(jī)燃燒信號(hào)提取方法設(shè)計(jì)。

2? 對(duì)比實(shí)驗(yàn)

通過本文上述論述，從理論方面實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)提取方法的理論設(shè)計(jì)，為了進(jìn)一步驗(yàn)證該方法在實(shí)際內(nèi)燃機(jī)運(yùn)行過程中的提取效果，選擇將其與基于MEEMD-HHT的信號(hào)提取方法進(jìn)行對(duì)比，通過得出的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證兩種提取方法的應(yīng)用性能。選擇以SD46-460型號(hào)內(nèi)燃機(jī)作為研究對(duì)象，該內(nèi)燃機(jī)為4W34T二缸內(nèi)燃機(jī)，在正常工作相位上，內(nèi)燃機(jī)的1缸與2缸之間發(fā)火間隔180°CA，2缸與1缸之間發(fā)火間隔為540°CA。圖2為SD46-460型號(hào)內(nèi)燃機(jī)的各激勵(lì)工作相位示意圖。

根據(jù)圖2所示的各激勵(lì)工作相位基本信息，針對(duì)該內(nèi)燃機(jī)在燃燒過程中的信號(hào)進(jìn)行提取，選擇將力錘信號(hào)和振動(dòng)加速度信號(hào)作為提取的主要信號(hào)類型，在SD46-460型號(hào)內(nèi)燃機(jī)上設(shè)置加速度傳感器，通過脈沖錘敲擊SD46-460型號(hào)內(nèi)燃機(jī)，使之產(chǎn)生力錘信號(hào)和激勵(lì)響應(yīng)的振動(dòng)加速度信號(hào)，經(jīng)FFT分析儀得出具體信號(hào)數(shù)值。對(duì)比兩種提取方法提取到的信號(hào)結(jié)果與該內(nèi)燃機(jī)在燃燒過程中的實(shí)際信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，并將結(jié)果繪制成表1所示。

從表1得出的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步計(jì)算得出，本文提取方法獲取到的力錘信號(hào)和振動(dòng)加速度信號(hào)與實(shí)際值之間均相差0.01，這是由于在提取內(nèi)燃機(jī)燃燒特征信號(hào)時(shí)將維度進(jìn)行了分域，可以對(duì)維度重疊信號(hào)進(jìn)行篩查，得出有效燃燒信號(hào)，提升力錘信號(hào)和振動(dòng)加速度信號(hào)判斷。而基于MEEMD-HHT的提取方法兩種信號(hào)提取結(jié)果均與實(shí)際值相差較大。因此，通過上述實(shí)驗(yàn)證明，本文提出的提取方法具有更高的提取精度，可為后續(xù)內(nèi)燃機(jī)燃燒異常狀態(tài)的快速修復(fù)提供可靠信息依據(jù)。

3? 結(jié)束語

現(xiàn)如今，在信號(hào)提取與處理領(lǐng)域中，使用的較為頻繁的技術(shù)為小波轉(zhuǎn)換技術(shù)，嘗試通過小波函數(shù)，對(duì)內(nèi)燃機(jī)燃燒信號(hào)波形的分析，但使用此種技術(shù)進(jìn)行信號(hào)提取的過程具有多尺度分析性特點(diǎn)，無法在實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的獲取后對(duì)其進(jìn)行細(xì)致化的分解。為了完善信號(hào)提取方法，本文在研究中，引進(jìn)了數(shù)學(xué)模型，對(duì)內(nèi)燃機(jī)信號(hào)采樣點(diǎn)分解處理后采用廣義維度數(shù)重組信號(hào)，基于此模型的應(yīng)用，進(jìn)行內(nèi)燃機(jī)燃燒信號(hào)提取方法的設(shè)計(jì)，從而為實(shí)現(xiàn)內(nèi)燃機(jī)的穩(wěn)定化與持續(xù)化運(yùn)行作出指導(dǎo)。但是由于時(shí)間和研究條件有限，實(shí)驗(yàn)對(duì)象選取不夠?qū)挿海热绱舜窝芯績(jī)H選取一種型號(hào)的內(nèi)燃機(jī)作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，數(shù)據(jù)結(jié)果缺少普適性，因此在之后的研究中將進(jìn)行多種型號(hào)的內(nèi)燃機(jī)選擇，以此來夯實(shí)實(shí)驗(yàn)研究結(jié)果，以期為后續(xù)內(nèi)燃機(jī)運(yùn)行監(jiān)測(cè)提供理論支持。

參考文獻(xiàn)：

[1]師濤.基于時(shí)域分割算法的斷路器振動(dòng)信號(hào)故障特征提取方法[J].電力設(shè)備管理，2021（03）：158-159.

[2]馬俊添，張素明，閻小濤，陳海寶.基于圖像識(shí)別的機(jī)械振動(dòng)信號(hào)特征提取與壽命預(yù)測(cè)方法研究[J].宇航總體技術(shù)，2021，5（04）：33-42.

[3]于淼，張耀魯，徐澤辰，等.基于MEEMD-HHT的分布式光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)信號(hào)特征提取方法[J].紅外與激光工程，2021，50（07）：207-218.

[4]楊剛，楊小青，鐘欣.基于短時(shí)傅里葉變換和時(shí)域包絡(luò)的AEB系統(tǒng)預(yù)警聲信號(hào)時(shí)間提取方法[J/OL].汽車技術(shù)，1-7.